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基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法

         

摘要

构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务.提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I/O访问次数多等问题提出了相应的解决方案.试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4.5更好的分类效果.

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